你能帮我检查语法错误或者可能存在的错别字么？并给出修改建议：对于公开数据集Twitter-15和Twitter-17按照原始的数据划分比例进行模型的训练和测试具体数据分布见24节的相关介绍。对于文本数据使用区分大小写的预训练BERT模型进行特征提取该模型由12层Transformer编码器组成每层Transformer编码器包含12个注意力头隐藏层向量维度为768模型总参数量约11亿。对于图像数据

对于公开数据集Twitter-15和Twitter-17，按照原始的数据划分比例进行模型的训练和测试。具体数据分布详见2.4节相关介绍。

对于文本数据，使用区分大小写的预训练BERT模型进行特征提取。该模型由12层Transformer编码器组成，每层Transformer编码器包含12个注意力头，隐藏层向量维度为768，模型总参数量约1.1亿。对于图像数据，使用预训练ViT模型进行特征提取。该模型由12层Transformer编码器组成，每层Transformer编码器包含12个注意力头，隐藏层向量维度为768，模型总参数量约0.86亿。BERT模型和ViT模型的预训练网络参数均源于HuggingFace。

基于训练集和mini-batch进行模型训练。每完成10个mini-batch数据的训练，就基于完整的验证集进行一次模型验证。如果模型在验证集上的损失值有所下降，就保存当前模型参数。完成模型训练后，在完整的测试集上进行模型测试，获取模型最终的测试结果。模型的训练采用端到端的方式，优化器使用Adam optimizer，mini-batch大小为32，训练10个epoch。BERT模型的学习率设置为1e-5，ViT模型的学习率设置为1e-4，其他模块的学习率设置为1e-4。